#80 GLM 4.7 Flash
none
SVG inválido
- Coste
- $0.000
- Tiempo
- 300.0s
- Tokens
- 0 tok
Z.ai
Lanzamiento: 2026-01-19
Probado el: 2026-04-11 01:19
z-ai/glm-4.7-flash::none
30B en total (3B activos)MoECódigo abierto
(medium)
(none)
Resumen
GLM 4.7 Flash obtiene 5.6 en AI BENCHY y ocupa el puesto #80. Tiene fiabilidad N/D, una tasa de aciertos de 37.0%, coste total de $0.003 y tiempo medio de respuesta de 3.35s.
Qué hace único a GLM 4.7 Flash: Destaca más en Específico del dominio, donde ocupa #1, mientras que Trucos anti-IA es su área más débil con #17. Su coste total de benchmark es inusualmente bajo para su nivel de puntuación. Es notablemente rápido frente a modelos similares.
Datos del modelo
Investigado el 2026-08-12
- Parámetros
- 30B en total (3B activos)
- Arquitectura
- MoE
- Disponibilidad
- Código abierto
- Licencia
- MIT
5.6
Consistencia
8.6
N/D
$0.003
Total de tokens de salida
2,489
Total de tokens de entrada
0
Precio de entrada
$0.060 / 1M
Precio de salida
$0.400 / 1M
Pruebas inestables
3
Pruebas inestables tuvieron resultados mixtos entre ejecuciones (al menos un acierto y un fallo).
Tiempo de respuesta (promedio)
3.35s
Tiempo de respuesta (máximo): 7.05s
Tiempo de respuesta (total): 36.90s
Hamster playing table tennis
Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.
Historial de ejecuciones
| Probado el | Puntuación | Fiabilidad | Pruebas correctas | Costo total | Comparar |
|---|---|---|---|---|---|
| 2026-08-14 01:33 Nueva prueba | 4.8 | 10.0 | $0.016 | Comparar | |
| 2026-07-16 21:18 Prueba nueva añadida | 4.9 | 10.0 | $0.016 | Comparar | |
| 2026-06-04 13:05 Prueba nueva añadida | 5.5 | 10.0 | $0.004 | Comparar | |
| 2026-05-21 23:41 Suite modificada | 5.6 | 10.0 | $0.004 | Comparar | |
| 2026-04-11 01:19 Primera ejecución registrada | 5.6 | N/D | $0.003 | Ejecución actual |
Comparación de ejecuciones
| Ejecución | Cobertura del benchmark | Puntuación | Consistencia | Fiabilidad | Pruebas correctas | Pruebas inestables | Total de tokens de salida | Total de tokens de entrada | Costo total | Tiempo de respuesta (promedio) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2026-04-11 01:19 · Primera ejecución registrada | 54/54 intentos | 5.6 | 8.6 | N/D | 5/18 | 3 | 2,489 | 0 | $0.003 | 3.35s |
| 2026-07-16 21:18 · Prueba nueva añadida | 66/66 intentos | 4.9 | 8.9 | 10.0 | 6/22 | 3 | 22,992 | 101,504 | $0.016 | 9.15s |
| Diferencia | — | +0.7 | -0.3 | -1 | 0 | -20503 | -101504 | -$0.013 | -5791ms |
La cobertura del benchmark difiere: 54/54 intentos (Objetivo: 3 repeticiones por prueba) frente a 66/66 intentos (Objetivo: 3 repeticiones por prueba). Los totales y las métricas sensibles a las repeticiones no son directamente comparables.
Estas dos ejecuciones usaron suites de benchmark distintas, así que las diferencias reflejan tanto cambios del modelo como de la suite.
Gráficos
Elige el primer modelo y luego haz clic en un segundo modelo para abrir una página lado a lado.
Mejores modelos por puntuación
Puntuación vs Costo total
Tiempo de respuesta (promedio)
Puntuación vs Tiempo de respuesta (promedio)
Total de tokens de salida
Puntuación vs Total de tokens de salida
Comparación rápida
GLM 4.7 FlashnonevsKAT-Coder-Air V2.5noneGLM 4.7 FlashnonevsTrinity Large PreviewnoneGLM 4.7 FlashnonevsTrinity Large ThinkinghighGLM 4.7 FlashnonevsCobuddymediumGLM 4.7 FlashnonevsGPT-5.4 NanononeGLM 4.7 FlashnonevsMercury 2noneGLM 4.7 FlashnonevsNemotron 3.5 LightninglowDisponible gratisGLM 4.7 FlashnonevsQwen3 Coder NextmediumGLM 4.7 FlashnonevsRing-2.6-1TnoneGLM 4.7 FlashnonevsMiniMax M2.5medium
Desglose por categoría
| Categoría | Puntuación | Consistencia | Pruebas correctas |
|---|---|---|---|
| Trucos anti-IA | 5.2 | 7.9 | |
| Programación | 6.4 | 9.9 | |
| Combinado | 3.0 | 10.0 | |
| Análisis y extracción de datos | 7.3 | 5.8 | |
| Específico del dominio | 7.7 | 10.0 | |
| Inteligencia general | 4.0 | 10.0 | |
| Seguimiento de instrucciones | 6.5 | 10.0 | |
| Resolución de acertijos | 4.4 | 10.0 | |
| Llamada de herramientas | 2.8 | 1.6 |